云计算，冷相随――云时代的数据处理环境与制冷方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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任华华，安真，韩玉 等 著

图书标签:

• 云计算
• 数据中心
• 制冷技术
• 能效
• 绿色IT
• 服务器
• 散热
• 环境控制
• 数据处理
• 热管理

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121306075

版次：1

商品编码：12032215

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-01-01

用纸：胶版纸

页数：220

字数：360000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：企事业单位数据中心建设、维护人员，相关科研及工程技术人员。

阿里巴巴技术团队集体创作，数据中心制冷、节能、安全运维的经验之谈。

内容简介

大数据与云计算时代已经到来，其背后的硬件支持是规模庞大的数据处理设备与不断增加的数据中心。数据处理设备昼夜不停地运行，散发大量的热量，积聚的热量过多会导致设备过热宕机，冷却过度则会导致能耗过高，那么如何为这些设备创造并维持稳定、合理的环境并尽量降低能耗是非常值得研究的课题。 本书从回顾数据中心发展历程开始，循序渐进地阐述了数据处理设备的环境要求，中心选址，热湿负荷的计算，数据中心可靠性与可用性，制冷空调系统架构，连续制冷，节能措施，制冷空调与自动控制一体化设计，施工验收与测试，运营维护，场地设施管理与制冷空调系统等内容。从数据处理设备的需求、计算的可靠性出发，推导出环境要求与制冷空调的系统架构，并从能耗优化的角度分析了节能措施的种类与适用场景，最后列举了两个行业内有名的工程案例。

作者简介

任华华：阿里巴巴集团基础资源事业部数据中心架构师，Uptime Institute ATD，国内多部数据中心技术规程和白皮书的参编者。广泛接触并深度参与数据中心的咨询、设计、实施、测试和认证等；主导和参与规划过阿里巴巴多个大型数据中心，尝试将基础设施规划设计与IT业务规划、绿色节能的理念有机结合，并重点关注数据中心的节能措施，尤其是制冷空调系统的节能，熟悉数据中心能耗分析。安真：数据中心资深架构师，Uptime Institute ATD。曾先后就职于中国电子工程设计院、HP、IBM等多家知名企业。从事数据中心的咨询、设计、实施、测试和认证等工作，参与了众多大型数据中心的建设工作，主要致力于制冷系统和能源管理方向，参与了国内多部数据中心的规范、规程和白皮书的编写。

韩玉：曾为阿里巴巴集团技术保障部架构委员会七名委员之一，数据中心首席架构师；中国数据中心工作组专家委员，制冷学会数据中心工作组委员，国内多个数据中心的在编标准、技术规程的参编者。

目录

第1章 数据中心概述 1
1．1 信息化、大数据、云计算与数据中心 2
1．2 数据中心的发展历程 3
1．2．1 数据中心阶段性发展介绍 3
1．2．2 数据中心功能演进 4
1．2．3 新一代数据中心与云计算中心 5
1．3 数据中心建设模式的发展历程 5
第2章 数据处理设备的发展及环境要求 7
2．1 数据处理设备的发展及现状 7
2．1．1 服务器的发展及现状 7
2．1．2 存储设备的发展及现状 10
2．2 数据处理设备的环境要求 15
2．2．1 数据处理设备的温度、湿度要求 16
2．2．2 环境要求放宽对数据处理设备的影响 19
2．2．3 数据处理设备对洁净度及气相污染物要求 22
2．2．4 数据处理环境温度对噪声的影响 25
2．2．5 数据中心环境参数的选择 25
第3章 数据中心的选址 28
3．1 选址分析及评价 28
3．2 选址要求 31
3．3 选址对数据中心空调制冷系统的影响 35
第4章 数据中心热湿负荷的计算 36
4．1 热湿负荷的计算依据及方法 36
4．2 数据中心热负荷分布实例 39
第5章 数据中心可靠性与可用性 40
5．1 可靠性与可用性定义 40
5．1．1 可靠性 40
5．1．2 可用性 41
5．2 可靠性、可用性与系统设计 42
5．3 可靠性等级 44
5．4 制冷空调系统的可靠性等级 46
第6章 数据中心制冷空调系统架构 49
6．1 数据中心气流组织形式与空调末端设备 49
6．1．1 气流组织形式 49
6．1．2 空调末端设备 54
6．2 数据中心冷源架构 59
6．2．1 直接膨胀风冷式 59
6．2．2 直接膨胀水冷式 60
6．2．3 风冷式冷冻水式 61
6．2．4 水冷式冷冻水式 62
6．2．5 吸收式制冷 63
6．3 制冷空调系统常用节能器 64
6．3．1 风侧节能器 64
6．3．2 水侧节能器 66
6．3．3 节能器类型的选择 67
6．4 冷冻水系统的类型与比较 67
6．5 制冷空调系统设计的气象依据 70
6．5．1 我国五大气象区及制冷空调系统的选择 72
6．5．2 不同气象区制冷系统的区别 83
6．6 制冷系统的方案比较与选择 90
6．7 连续制冷 97
6．7．1 连续制冷的必要性 97
6．7．2 数据中心Tier级别与连续制冷 99
6．7．3 制冷系统类型与连续制冷 100
6．7．4 蓄冷技术在数据中心空调系统中的应用 100
6．8 主要制冷空调设备 102
6．8．1 离心式冷水机组 102
6．8．2 冷却水塔 108
6．8．3 水泵 112
6．8．4 板式热交换器 113
6．8．5 水处理设备选择 114
第7章 制冷空调系统与节能 116
7．1 PUE概念及数据中心能耗分析 116
7．2 不同气象区相同制冷空调系统对PUE的影响 118
7．3 供水温度及送风温度设定点 对PUE的影响 120
7．4 不同制冷空调系统对PUE的影响 121
7．5 制冷空调系统节能措施 125
7．6 制冷空调系统节能新趋势 126
7．6．1 高温数据中心 126
7．6．2 芯片/IT节点冷却的节能方式 130
第8章 制冷空调自动控制一体化设计 135
8．1 自动化控制系统的可靠性 135
8．2 自动化控制系统的功能 140
8．3 控制器 141
8．4 自动化控制系统工作站软件 144
第9章 施工、验收与测试 148
9．1 施工 148
9．1．1 施工范围及内容 148
9．1．2 施工遵循的主要规范 148
9．1．3 施工现场控制重点 149
9．1．4 施工现场配合要点 149
9．1．5 金属风管、部件的加工制作与安装 151
9．1．6 通风与空调设备的安装 154
9．1．7 空调制冷设备的安装 154
9．1．8 空调水系统管道与附件安装 156
9．1．9 防腐与绝热 157
9．1．10 监测与自动控制系统安装 158
9．1．11 系统试运行与调试 161
9．2 验收与测试 162
9．2．1 外观验收 162
9．2．2 性能测试 163
9．2．3 控制（BA）系统测试 169
第10章 运行维护 172
10．1 主动式运行维护 172
10．1．1 HVAC闭式系统的主动式维护 172
10．1．2 HVAC开式系统的主动式维护 173
10．1．3 冷水机组的主动式维护 174
10．1．4 CRAC/CRAH的主动式维护 175
10．1．5 建筑物外部设施的主动式维护 176
10．1．6 建筑物内部的主动式维护 176
10．1．7 自动控制系统的主动式维护 177
10．2 运行维护人员的培训体系 178
第11章 场地设施管理系统与制冷空调系统 179
11．1 场地设施管理的意义 179
11．2 场地设施管理系统的功能与特点 181
11．3 场地设施管理系统与制冷空调系统的优化运行 183
第12章 工程实例 186
12．1 阿里巴巴千岛湖数据中心 186
12．2 阿里巴巴张北数据中心 188
12．2．1 选址依据 188
12．2．2 张北气象分析及制冷空调方案选择 189
12．2．3 张北制冷空调系统详解 193
12．2．4 张北数据中心效果图 204
附录A 数据中心空调制冷系统常见问题 206
附录B 术语解释 209
参考文献 211
后记 212

前言/序言

序

随着云计算时代的到来，数据中心在各行各业，特别是互联网行业的不断进步，云计算数据中心如雨后春笋快速发展，为支撑业务发展起了关键作用。由于业务的飞速增长，数据中心的规模也在不断增长，其能耗成为影响数据中心发展的关键因素。国家统计局发布的数据显示，2015年全国绝对发电量为56 184亿度，三峡水电站发电量为870亿度，据不完全统计，全国数据中心年耗电量约占全国发电量的1.5%，即2015年全国数据中心年耗电量约843亿度，相当于消耗了三峡水电站全年的发电量，其能耗是比较大的。因此，节能对数据中心的持久发展至关重要。数据中心的耗能主要是IT设备和空调系统，本书着重讨论空调系统的可靠性和面临的节能问题。

2008年，新版国家标准GB50174—2008《电子信息系统机房设计规范》由住房和城乡建设部、国家质量监督检验检疫总局联合发布实施，标志着中国大规模建设数据中心的开始，在保证数据中心可靠性的前提下，规范对数据中心节能原则进行了阐述，推动了数据中心节能技术的发展。2016年，新版国家标准《数据中心设计规范》将面世，其节能思想将进一步推动数据中心节能技术的发展。美国采暖制冷与空调工程师协会2011年发布了《数据设备环境指南》，提出了数据设备对环境的要求，对数据中心节能具有重要的参考作用。

本书从回顾数据中心发展历程开始，循序渐进地阐述了数据中心可靠性和空调系统节能的思路，内容主要包括数据处理设备的发展及环境要求、数据中心选址、热湿负荷的计算、可靠性与可用性、制冷空调系统架构、制冷空调系统与节能、制冷空调与自控一体化设计、施工验收与测试、运营维护、场地设施管理与制冷空调系统、工程实例等内容，是一本值得数据中心空调专业和其他专业人员好好学习的参考书。

本书凝聚了阿里人及其编写团队对数据中心的热爱和孜孜以求的科学精神，感谢为本书出版付出辛勤劳动的编写团队，希望大家能从书中得到启迪和帮助。

钟景华

前 言

随着IT技术不断的创新、发展及人民群众物质文化需求的日益提高，各行各业的经营、运营维护、管理水平不断提高，越来越多的企业逐渐意识到数据处理、存储、交换和分析对企业的价值影响巨大，数据已经逐渐成为企业最重要的核心资产，数据中心也处于快速发展时期。

数据中心支持的业务类别不同，对其功能要求自然不同，数据处理环境及制冷空调设计的架构会有所区别，投资费用也会有很大差别。例如，金融行业对数据的安全性要求较高，则其数据中心往往投资巨大；而云计算业务的数据中心，其信息系统自身的可靠性就很高，部分服务器的宕机不致引起IT业务的中断，则云计算数据中心的环境要求和制冷空调设计就没有必要盲目攀高。因此，根据数据处理设备的特性、数据处理的功能、数据处理的业务等级选择适当的数据处理环境并进行合理的制冷空调设计，对数据中心的选择和建设意义重大。环境要求过于苛刻、制冷空调设计可靠性过高，则会造成初始投资巨大、运行费用高昂、能源消耗过高；环境要求过于宽松、制冷空调设计可靠性过低，又可能无法满足业务需求，容易造成数据处理设备宕机，对企业造成巨大的经济损失。

本书编写的主要目的是明晰数据处理设备的环境要求，并根据环境要求、计算业务可靠性等级提出合理的制冷空调设计方案，帮助有数据处理业务需求的企业选择、规划、建设适合自己业务需求的数据中心。本书参考了国内外数据处理设备的环境标准，针对不同业务可靠性级别的数据中心，详解数据处理设备的环境要求，制冷空调系统的规划、设计、实施、验证方法，做到技术先进、安全可靠、经济合理、运行节能，并提出制冷空调、自动控制一体化设计的需求，为新建、扩建和改建数据中心的工程设计、设备容量、施工安装、竣工验收、运行和维护管理等工作提供技术依据。

本书编写单位阿里巴巴集团技术保障部近几年一直在从事数据处理环境的选择、分析、测试、竣工验收等，积累了丰富的经验，也参与过多项国家规范的编写工作，现在，阿里人本着一颗开放感恩的心，聚集公司内专家任华华、韩玉、刘水旺、钟杨帆、沈烨烨和业内资深专家安真、郝海仙、崔红实，分享经验，共同完成了本书的编写，希望能抛砖引玉，给大家的工作和学习带来帮助。

编著者

《云计算，冷相随――云时代的数据处理环境与制冷方法》 内容梗概 本书深度剖析了当前蓬勃发展的云计算技术所带来的数据处理环境的深刻变革，并着重探讨了在这种变革背景下，如何高效、可持续地解决数据中心日益严峻的制冷挑战。本书并非仅仅停留在概念的介绍，而是通过对云计算架构、数据处理模式的细致梳理，引出其对硬件资源、能源消耗以及环境影响的巨大需求，进而系统地介绍了当前及未来主流的制冷技术，并对不同技术在实际应用中的优劣、成本效益、环境适应性等方面进行了深入的比对和分析。 第一部分：云时代的数据处理新范式 本部分首先对云计算的本质、核心特征（如按需服务、弹性伸缩、广泛网络访问、资源池化、可测量服务）进行了清晰的界定，并阐述了其如何颠覆了传统IT架构，构建了一个集中化、虚拟化、服务化的数据处理新范式。我们将从以下几个方面展开： 云计算架构的演进与演变： 从IaaS、PaaS到SaaS，深入剖析不同服务模式下，用户对计算、存储、网络资源的需求特征。探讨公有云、私有云、混合云、多云等不同部署模式对数据处理效率、安全性、成本的影响。 大数据处理与分布式计算的崛起： 云计算为大数据处理提供了强大的平台支撑。我们将详细介绍Hadoop、Spark等分布式计算框架在云环境下的应用，以及它们如何处理海量、多样化的数据。同时，也会讨论流式计算、图计算等新型数据处理模式在云中的实现。 容器化与微服务架构： 容器技术（如Docker）和微服务架构是当前云计算领域的重要趋势。我们将分析它们如何提升应用的部署效率、弹性和可维护性，以及这对底层计算资源的需求所带来的影响。 人工智能与机器学习在云端的赋能： AI和ML的快速发展离不开强大的计算能力和海量数据，云计算恰恰满足了这些需求。我们将探讨AI/ML模型训练、推理等过程对计算资源（特别是GPU）的密集需求，以及云服务商如何提供定制化的AI/ML平台。 数据处理对计算资源提出的新挑战： 随着数据量的爆炸式增长和计算任务的日益复杂，数据中心面临着巨大的计算、存储和网络压力。这直接导致了硬件设备的数量激增，单位面积内的热负荷急剧攀升。 第二部分：数据中心的高能耗与制冷困境 在云数据处理范式下，计算资源的集中化和大规模部署带来了前所未有的能源消耗挑战，其中制冷是能源消耗的重要组成部分。本部分将深入探讨这一困境： 硬件设备的发热机制与功率密度： 详细分析服务器CPU、GPU、内存、存储设备等关键硬件在运行过程中产生的热量。阐述日益增长的计算需求如何驱动硬件性能提升，进而导致单位机柜功率密度不断攀升，这对传统的制冷方式构成了巨大挑战。 数据中心整体能耗构成分析： 除了IT设备本身的能耗，我们还将分析数据中心的电力基础设施（如UPS、PDU）、网络设备以及照明等系统的能耗。重点剖析IT设备能耗占总能耗的比例，以及制冷系统在其中所扮演的角色。 PUE（Power Usage Effectiveness）指标解读： 深入解析PUE作为衡量数据中心能源效率的关键指标，分析其计算方式，并探讨如何通过优化制冷策略来降低PUE值。 环境可持续性压力与节能减排目标： 随着全球对气候变化问题的关注度日益提升，数据中心作为能源消耗大户，面临着巨大的节能减排压力。本书将讨论绿色数据中心的发展趋势，以及制冷技术在实现可持续发展目标中的重要作用。 传统制冷技术的局限性： 分析风冷（如CRAC/CRAH空调）等传统制冷方式在应对高密度机柜、高环境温度等问题时的不足之处，例如能耗高、效率低、占地面积大、噪音等。 第三部分：先进的云时代数据中心制冷技术 本部分将聚焦于当前及未来在云时代环境下，能够有效应对高密度、高功率需求的数据中心制冷解决方案。我们将从多个维度进行详细介绍和分析： 气流管理优化： 冷热通道封闭： 详细讲解冷热通道封闭的工作原理、实施方法以及其对提高空调效率的显著作用。 机柜级气流控制： 介绍智能风扇、隔板、导流罩等技术，如何实现对机柜内部气流的精细化控制，减少热量短路。 精密空调与行间空调： 分析其与传统CRAC/CRAH空调的区别，以及在集中式和分布式制冷中的应用。 液体冷却技术： 液体冷却被认为是解决未来高密度计算热挑战的关键技术。 直接液体冷却（DLC）： 单相浸没式冷却： 详细介绍将服务器组件直接浸入绝缘性冷却液中进行散热的原理、优势（如高冷却效率、静音、简化维护）以及当前的应用场景和挑战（如冷却液的选择、系统集成）。 两相浸没式冷却： 解释冷却液在设备表面蒸发吸热的原理，其更高的散热效率，以及在超高密度计算中的潜力。 间接液体冷却： 冷板式液体冷却（Cold Plate）： 介绍将冷却液通过冷板直接接触CPU、GPU等高热量组件的散热方式，其技术成熟度、在高性能计算和AI训练中的广泛应用。 背板液体冷却（Rear Door Heat Exchanger）： 分析将热交换器安装在机柜后门，通过与机柜内空气进行热交换来预处理空气的方案，以及其与冷板式和浸没式结合的优势。 自然冷却与节能策略： 自由冷却（Free Cooling）： 详细介绍利用室外冷空气或冷却水进行直接或间接冷却的技术。 干式冷却塔（Air-side Economizer）： 分析如何通过引入外部冷空气来降低数据中心温度。 蒸发冷却（Evaporative Cooling）： 探讨水蒸发吸热的原理，以及其在干旱地区的应用前景，并分析其与直接/间接蒸发冷却的差异。 液冷式冷却塔（Water-side Economizer）： 介绍如何利用外部低温水源来冷却数据中心的循环水。 热回收与余热利用： 探讨将数据中心产生的废热用于供暖、温室种植或其他工业用途的可能性，实现能源的循环利用。 智能化与一体化制冷系统： AI驱动的制冷优化： 介绍如何利用机器学习算法预测热负荷、优化风扇转速、调整冷却水的流量等，实现制冷系统的动态感知和智能调控，最大化能源效率。 液冷与风冷协同： 分析如何将液体冷却与传统风冷系统相结合，根据不同区域、不同设备的散热需求进行智能切换和配置，达到最佳的成本和效率平衡。 模块化与预制化数据中心： 探讨模块化数据中心设计如何集成先进的制冷系统，实现快速部署和灵活扩展。 第四部分：制冷技术的选择与部署考量 在掌握了丰富的制冷技术后，如何根据实际情况做出最优选择至关重要。本部分将提供实用的指导： 技术选型关键因素： 计算密度与功率需求： 根据机柜的功率密度和整体IT负荷，选择合适的制冷技术。 地理环境与气候条件： 评估当地的年平均温度、湿度、水源情况，以及是否适合自由冷却等技术。 成本效益分析（TCO）： 综合考虑初始投资、运行维护成本、能源消耗成本，进行全面的总拥有成本（TCO）分析。 可扩展性与未来规划： 考虑数据中心未来的扩展需求，选择能够提供良好可扩展性的制冷方案。 可靠性与冗余设计： 确保制冷系统的稳定运行，保障业务连续性。 环境法规与可持续发展政策： 遵循相关的环境法规，选择符合可持续发展目标的制冷技术。 实际案例分析： 选取不同类型、不同规模的数据中心，分析其采用的制冷技术、面临的挑战以及取得的成效，为读者提供生动的参考。 未来发展趋势展望： 展望未来数据中心制冷技术的发展方向，例如更高效的冷却介质、更智能化的控制系统、与可再生能源的深度融合等。 结论 《云计算，冷相随――云时代的数据处理环境与制冷方法》旨在为读者提供一个全面、深入、实用的云时代数据中心制冷解决方案指南。本书通过对云计算技术演进带来的数据处理挑战的深刻洞察，系统地梳理了应对这些挑战的各项先进制冷技术，并提供了实际的部署考量和案例分析，帮助读者在构建高效、绿色、可持续的云数据处理环境中，有效解决制冷这一关键问题，实现技术与环境的和谐共存。

评分☆☆☆☆☆

读到《云计算，冷相随――云时代的数据处理环境与制冷方法》这个书名，我脑海里立刻浮现出的是一个庞大而有序的数字世界。标题中的“数据处理环境”让我联想到，在如今大数据爆炸的时代，云作为最主要的承载者，其内部是如何运作的？我希望书中能够详细解读，云时代的数据是如何被收集、存储、分析和利用的。这其中必然涉及到海量数据的分布式处理，以及各种复杂的算法和模型。我尤其关心的是，在如此庞大的计算需求之下，云端的“环境”是如何被“设计”和“优化”的。它是否包含了各种虚拟化技术、容器技术、以及更底层的硬件架构的讨论？我期待书中能够提供一些具体的案例，展示不同类型的云平台（公有云、私有云、混合云）在数据处理方面的差异和优势，以及它们各自适用的场景。而“制冷方法”这个词，则让我觉得这本书充满了前瞻性和环保意识。我猜测，书中可能不仅仅满足于理论性的阐述，而是会深入探讨当前云计算产业在能源消耗方面面临的挑战，以及作者所提出的创新性制冷解决方案。这可能包括对传统风冷技术的改进，对水冷、液冷技术的深度介绍，甚至是对一些新兴的、更环保的冷却技术的展望。我希望书中能够用通俗易懂的语言，解释这些复杂的技术原理，并且能够分析这些制冷方法在实际应用中的成本效益和环境影响，为读者勾勒出一幅既能满足计算需求，又能兼顾可持续发展的未来图景。

评分☆☆☆☆☆

《云计算，冷相随――云时代的数据处理环境与制冷方法》这个书名，给我一种既宏大又细致的感受。一方面，“云计算”和“云时代”勾勒出了我们这个时代最核心的技术趋势，而另一方面，“数据处理环境”和“制冷方法”又将我们拉回到最基础、最具体的工程实现层面。我最感兴趣的是，作者是如何将这两个看似不那么直接关联的概念联系起来的。我猜想，书中会深入探讨，随着云计算的不断发展，数据处理的规模和复杂性急剧增加，对计算资源的需求也呈指数级增长，这自然就带来了巨大的能耗问题。而“制冷方法”的提出，很可能就是为了解决这一核心痛点。我希望书中能够详细介绍，在云数据中心这样庞大的计算集群中，是如何通过各种技术手段来高效地进行散热和温度控制的。这可能包括服务器级别的散热设计，机柜级别的气流管理，以及整个数据中心层面的能源效率优化方案。我尤其期待书中能够讨论一些前沿的制冷技术，例如利用自然冷源、蒸发冷却、或者更先进的浸没式液冷技术，并分析这些技术在不同气候条件下的适用性和优劣。此外，我希望书中也能触及到“数据处理环境”的软件层面，比如如何通过更优化的算法和程序设计来减少不必要的计算资源消耗，从而间接降低对制冷的需求。这本书如果能够从硬件到软件，从理论到实践，全面而深入地探讨云计算的数据处理和能耗问题，那我绝对会非常满意。

评分☆☆☆☆☆

《云计算，冷相随――云时代的数据处理环境与制冷方法》这个书名，让我对这本书产生了极大的好奇心。我一直对云计算的底层技术非常感兴趣，但市面上很多书籍都侧重于云计算的应用层面，而较少深入探讨其核心的“数据处理环境”。我期待这本书能够像它的书名一样，将“云计算”这个宏大的概念，与其具体的“数据处理环境”紧密结合起来，为我揭示云端数据是如何被高效、有序地组织和处理的。我尤其想知道，在云服务器集群中，数据的生命周期管理是怎样的？从数据的产生、传输、存储、计算、分析，到最终的销毁，每一个环节是如何被设计和优化的？是否涉及到分布式文件系统、内存计算、或者其他前沿的数据处理技术？而“冷相随”和“制冷方法”的加入，则为这本书增添了一抹独特的色彩。我猜测，作者可能不仅仅关注软件层面的优化，还会深入到数据中心物理环境的层面，探讨如何通过创新的制冷技术来解决云计算带来的巨大能耗问题。我希望书中能够介绍一些先进的冷却技术，例如液冷技术在云计算中的应用，或者如何通过优化数据中心的布局和设计来提高能源利用效率。如果书中能够结合理论分析和实际案例，详细介绍在云时代，如何构建一个既能满足海量数据处理需求，又能实现高效节能的“冷静”运行环境，那这本书的价值就非同寻常了。

评分☆☆☆☆☆

看到《云计算，冷相随――云时代的数据处理环境与制冷方法》这个标题，我首先想到的是，在这个信息爆炸的时代，我们每天都在享受云计算带来的便利，但很少去思考它背后的运作机制。这本书的书名中，“冷相随”这个词很有意境，它可能暗示着云计算这种高效、稳定、但又需要精密控制的运行状态。我希望书中能够详细阐述，在构建一个稳定可靠的云计算“数据处理环境”时，需要考虑哪些关键因素。这可能包括服务器的配置、网络的拓扑结构、存储系统的选择、以及各种中间件和服务的设计。我想了解，在海量数据的实时处理和高并发访问的场景下，云平台是如何保证数据的完整性、一致性和可用性的。另一方面，“制冷方法”的引入，让我觉得这本书不仅仅局限于技术概念，而是更加关注实际的运营和能耗问题。我期待书中能够深入探讨，云计算数据中心的高温运行对设备寿命、系统稳定性和运行成本的影响，以及作者提出的具体制冷解决方案。这可能涉及到对不同制冷技术（如风冷、水冷、液冷）的性能比较和成本分析，以及如何在实际部署中根据环境和需求选择最合适的方案。我希望书中能够用大量的数据和实例来支撑其论点，为读者揭示云计算背后那些不为人知的“温度”和“冷却”的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《云计算，冷相随――云时代的数据处理环境与制冷方法》本身就充满了想象空间。我一直对“冷相随”这个词感到好奇，它究竟是指数据中心运行的物理温度，还是暗喻着云计算背后那种稳定、高效、但又似乎有些“冷却”人情味的运行机制？书中会不会深入探讨，在海量数据涌入云端的过程中，如何保持整个系统的“冷静”与“稳定”？我期望看到的是，作者能够将抽象的“云时代”与具体的“数据处理环境”有机地结合起来，描绘出我们正在使用的各种云服务背后，那些复杂而精密的底层架构。比如，当我们在使用某个云存储服务上传照片时，这背后究竟经历了哪些数据分发、存储、备份的流程？它们是如何被组织和管理的？而“制冷方法”的引入，更是让我对这本书的实用性充满了期待。我猜想，书中可能不仅仅停留在理论层面，而是会深入到数据中心实际的物理层面，讨论如何通过创新的制冷技术来降低能耗、提高效率，从而支撑起庞大云计算的运行。是液冷技术，还是更先进的某种气体冷却方案？抑或是关于数据中心选址的考量，例如地理位置对自然冷却的利用？这些具体的细节，都可能让这本书的价值得到极大的提升，不再只是纸上谈兵，而是能为实际的数据中心建设和运营提供宝贵的参考。我对书中对这些技术细节的深入剖析，以及如何将这些技术与云计算的整体战略相结合的探讨，抱有很高的期望。